OpenClaw 創(chuàng)始人 Peter Steinberger 現(xiàn)任職于 OpenAI。他日前發(fā)文表示，“不要再單純給代碼智能體寫提示詞了，你要做的是設(shè)計驅(qū)動智能體運轉(zhuǎn)的循環(huán)機制。”

隨后，Anthropic 旗下 Claude Code 負(fù)責(zé)人 Boris Cherny 也表達(dá)了相似觀點稱，“我不再手動給 Claude 寫提示詞。我搭建了自動運行的循環(huán)體系，由它向 Claude 下發(fā)指令、判斷執(zhí)行方向。我的工作就是搭建這套循環(huán)。”

兩位業(yè)內(nèi)頂尖AI工程師，傳遞出了同一個核心觀點。

大多數(shù)人看到這番話都會心生疑惑：這到底該如何理解？

我對此做了深入梳理，用通俗易懂的方式完整解讀，全程不堆砌專業(yè)術(shù)語，只分享核心思維模型。建議收藏，它會徹底改變你對AI應(yīng)用的認(rèn)知。

先搞懂：多數(shù)人遲遲無法落地循環(huán)機制的根源

循環(huán)機制聽起來前景廣闊，但真正上手就會直面成本難題。

有一個行業(yè)內(nèi)幕很少有人提前說明：

? 處理中等復(fù)雜度編碼任務(wù)的單智能體循環(huán)：消耗5萬—20萬token

? 由總控智能體搭配3個專項智能體組成的集群循環(huán)：消耗50萬—200萬token

? 每日定時運行的循環(huán)體系：每周會消耗數(shù)百萬token

按照常規(guī)API定價標(biāo)準(zhǔn)，全力運行一周循環(huán)機制的開銷，就會超過大多數(shù)團(tuán)隊整月的AI使用預(yù)算。

這也是為何 Peter Steinberger 的評論區(qū)里滿是這樣的聲音，“站著說話不腰疼，你可是能無限制使用OpenAI服務(wù)的人。”

這話不無道理。在常規(guī)預(yù)算下，循環(huán)機制很難持續(xù)運轉(zhuǎn)。

每一次重試、每一輪自檢、每一個子智能體調(diào)用、每一遍核驗流程，都會產(chǎn)生額外開銷。

開放式自由探索的循環(huán)，token消耗速度更是驚人。

這就是業(yè)內(nèi)避而不談的隱形阻礙：設(shè)計循環(huán)機制本身并不難，難的是承擔(dān)運行成本。

而國內(nèi)大模型恰好解決了這一痛點。DeepSeek、Kimi、MiniMax 等模型，讓智能體循環(huán)機制具備了落地的經(jīng)濟(jì)可行性。

自主智能體最大的瓶頸從來不是智能水平，而是token消耗。

循環(huán)機制的token消耗速度極快，單次運行輕松達(dá)到5萬至20萬token。如果同時啟用多個智能體、設(shè)置每日定時循環(huán)，或是處理大型代碼庫，成本會呈指數(shù)級上漲。

而 DeepSeek 改寫了這一局面。目前，DeepSeek V4 是規(guī)模化運行循環(huán)機制成本最低的前沿大模型之一，核心優(yōu)勢如下：

? 100萬上下文窗口：適配大型項目與長周期工作流

? 最大38.4萬輸出長度：可完成大容量內(nèi)容生成，運行穩(wěn)定

? 包含 DeepSeek V4 Flash 與 Pro 兩大版本

? token調(diào)用價格極低

? 支持工具調(diào)用與JSON格式輸出，適配各類智能體工作流

? 高并發(fā)能力：Flash版本最高支持2500路請求

為什么百萬級上下文窗口有核心價值？因為循環(huán)機制離不開記憶能力。

針對大型項目的編碼循環(huán)，需要同時留存這些信息：

? 歷史運行記錄

? 當(dāng)前報錯信息

? 架構(gòu)文檔

? 測試結(jié)果

? 代碼庫全局上下文

多數(shù)模型在運行過程中會丟失上下文，導(dǎo)致循環(huán)機制逐步遺忘前期工作內(nèi)容。

DeepSeek 可承載海量上下文，保障長周期循環(huán)邏輯連貫。再加上低廉的調(diào)用成本，搭建循環(huán)機制不再會造成巨大開支。

第一部分：傳統(tǒng)模式 VS 全新循環(huán)模式

過去兩年，大家使用智能體的方式都是單次任務(wù)式交互。

操作流程：你編寫提示詞→智能體輸出結(jié)果→人工審核→手動修正問題→再次下發(fā)提示詞。說白了，人本身充當(dāng)了循環(huán)的角色。

如今這種模式正在被顛覆。

不用再一步步指揮智能體制作落地頁，你只需搭建一套循環(huán)體系，它會自動完成需求梳理、方案規(guī)劃、執(zhí)行開發(fā)、結(jié)果核驗、迭代優(yōu)化，直至達(dá)成最終目標(biāo)。

兩種模式對比：

? 傳統(tǒng)提示詞模式：用戶→編寫提示詞→智能體輸出→人工審核→人工修正→重復(fù)操作

? 全新循環(huán)模式：設(shè)定目標(biāo)→循環(huán)體系啟動→智能體梳理需求→制定方案→執(zhí)行任務(wù)→核驗結(jié)果→迭代優(yōu)化→任務(wù)完成

你不再需要逐一步驟編寫提示詞，循環(huán)體系會自動完成整套流程。提示詞只是給智能體下達(dá)單一指令，而循環(huán)機制是讓智能體承接一整套完整工作。

第二部分：何為循環(huán)機制工程

循環(huán)機制工程，指設(shè)計可重復(fù)的反饋流程，讓AI智能體自主完成任務(wù)并核驗成果，全程無需人工持續(xù)介入。

循環(huán)體系是一套可搭建的運行框架，主流智能體工具都能夠搭載使用，區(qū)別僅在于搭建邏輯。

最簡單的形態(tài)，就是單個智能體自主運轉(zhuǎn)：梳理信息→內(nèi)容撰寫→對照目標(biāo)自檢→修正缺陷→重復(fù)流程，直至滿足要求。

無論繁簡，所有循環(huán)機制都遵循五大固定階段：需求梳理 → 方案規(guī)劃 → 任務(wù)執(zhí)行 → 結(jié)果核驗 → 迭代優(yōu)化

核驗通過，任務(wù)結(jié)束；核驗不通過，再次啟動循環(huán)。這就是循環(huán)機制的核心邏輯，下文將講解具體搭建方法。

第三部分：單智能體循環(huán) VS 集群智能體循環(huán)

循環(huán)機制主要分為兩種應(yīng)用規(guī)模：

單智能體循環(huán)

由一個智能體獨立走完全部流程，好比一個人反復(fù)打磨自己的文稿。它自主梳理需求、規(guī)劃工作、執(zhí)行任務(wù)、質(zhì)檢糾錯、迭代優(yōu)化。

適用場景：

? 目標(biāo)明確的專項任務(wù)

? 簡單需求

? 工作范圍有限

特點：單一主體獨立運轉(zhuǎn)、自主優(yōu)化。

集群智能體循環(huán)

復(fù)雜度更高，由多個智能體協(xié)同工作。你向總控智能體下達(dá)整體目標(biāo)，它會拆解任務(wù)，再分發(fā)給各個專項智能體；專項智能體還可將細(xì)分工作交給下屬子智能體。

整套體系持續(xù)循環(huán)執(zhí)行需求梳理、規(guī)劃、落地、核驗流程，直至任務(wù)收官，如同完整團(tuán)隊全流程推進(jìn)項目。

架構(gòu)分工：

? 總控智能體：把控整體目標(biāo)

? 專項智能體：負(fù)責(zé)各分支步驟

? 子智能體：執(zhí)行細(xì)碎工作

? 質(zhì)檢關(guān)卡：把控產(chǎn)出質(zhì)量

舉例：開發(fā)一款效率工具應(yīng)用

總控智能體（統(tǒng)籌整體項目）
├─ 調(diào)研專項智能體
├─ 研發(fā)專項智能體
└─ 測試專項智能體
├─ 網(wǎng)頁調(diào)研子智能體
├─ 代碼編寫子智能體 + 問題調(diào)試子智能體
└─ 測試用例編寫子智能體 + 漏洞追蹤子智能體

集群內(nèi)每一個智能體，都遵循「需求梳理→規(guī)劃→執(zhí)行→核驗→迭代」五階段循環(huán)。

總結(jié)來說，單智能體循環(huán)如同單人打磨工作成果，集群循環(huán)則是團(tuán)隊全流程協(xié)作落地項目。

第四部分：開放式循環(huán) VS 封閉式循環(huán)（2026年最核心的實戰(zhàn)區(qū)分）

不同循環(huán)機制的適用場景天差地別，主要分為兩類：

開放式循環(huán)

偏向探索性，運行自由度極高。你只設(shè)定整體目標(biāo)，任由智能體自主探索、嘗試多種實現(xiàn)路徑，甚至完成超出預(yù)設(shè)需求的內(nèi)容。

這也是 OpenAI 團(tuán)隊中 Peter Steinberger 等人正在落地的方向。

弊端是，token消耗極大。對于絕大多數(shù)沒有無限API預(yù)算的使用者而言，開放式循環(huán)目前并不實用。如果應(yīng)用在標(biāo)準(zhǔn)模糊的項目中，產(chǎn)出質(zhì)量會失控，整體運行速度快、過程雜亂、成本高昂。

封閉式循環(huán)

運行范圍有明確邊界，由人工提前規(guī)劃完整執(zhí)行路徑。

? 目標(biāo)清晰明確

? 執(zhí)行步驟固定

? 每一步都設(shè)置質(zhì)檢環(huán)節(jié)

? 設(shè)定終止條件，或是觸發(fā)人工介入節(jié)點

智能體依舊會循環(huán)運轉(zhuǎn)，但全程限定在你搭建的框架內(nèi)。每一輪運行都會優(yōu)化上一輪的成果，路徑固定也能有效控制成本。

質(zhì)量關(guān)卡是關(guān)鍵：缺少質(zhì)檢，AI產(chǎn)出會逐漸偏離預(yù)期；搭配質(zhì)檢環(huán)節(jié)，AI才能持續(xù)優(yōu)化。

目前絕大多數(shù)實際工作場景中，封閉式循環(huán)是性價比最高的選擇。

選用建議：優(yōu)先搭建封閉式循環(huán)，打造穩(wěn)定可靠的運行體系；在完善質(zhì)檢規(guī)則后，再逐步拓展為開放式循環(huán)。

第五部分：優(yōu)質(zhì)循環(huán)機制的六大核心組件

一套穩(wěn)定可用的循環(huán)機制，離不開六大基礎(chǔ)模塊，目前 Claude Code、Codex 均已全面支持這些功能：

1. 自動化調(diào)度

觸發(fā)「需求梳理」環(huán)節(jié)，驅(qū)動循環(huán)持續(xù)運轉(zhuǎn)，是整套體系的核心動力。正因為有自動化調(diào)度，單次執(zhí)行才能變成持續(xù)循環(huán)。

你可以自定義提示詞、運行周期與終止目標(biāo)，體系會按計劃自動運行并同步結(jié)果，無需人工反復(fù)查看。

例如設(shè)置規(guī)則：“所有權(quán)限模塊測試通過、代碼規(guī)范校驗無誤則停止運行”，設(shè)置完成后即可脫離人工值守。

2. 獨立工作目錄

支持多任務(wù)并行執(zhí)行，避免不同執(zhí)行流程互相干擾。多智能體同時工作時，極易出現(xiàn)文件沖突，就像多名工程師未經(jīng)溝通修改同一處代碼。

獨立工作目錄會為每個智能體分配專屬分支與工作空間，共用代碼倉庫歷史，但彼此操作完全隔離，杜絕沖突問題。

3. 項目知識庫

提升「需求梳理」效率，讓智能體提前熟悉項目信息。無需每次運行都重新講解項目背景。知識庫以文件夾形式存放，內(nèi)含項目規(guī)范、構(gòu)建流程、歷史問題說明等文檔。

一次編寫，循環(huán)全程復(fù)用。缺少知識庫，智能體每一輪都要重新梳理項目；接入知識庫后，經(jīng)驗可以不斷積累。

常見文檔：

? VISION.md：定義項目最終目標(biāo)

? ARCHITECTURE.md：技術(shù)棧與目錄結(jié)構(gòu)

? RULES.md：智能體的行為限制

4. 插件與連接器

讓「任務(wù)執(zhí)行」落地到真實業(yè)務(wù)環(huán)境，不止局限于本地文件。

僅能讀取本地文件的循環(huán)機制功能十分有限。基于MCP搭建的連接器，可讓智能體對接工單系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、測試接口、即時通訊工具等外部平臺。

差距體現(xiàn)在：普通智能體僅能給出修復(fù)方案，完善的循環(huán)機制可自動提交代碼合并請求、關(guān)聯(lián)工單、檢測流程通過后主動在工作群同步消息。

5. 子智能體分工

保障「結(jié)果核驗」客觀公正，內(nèi)容產(chǎn)出方與質(zhì)檢方必須分離。

編寫代碼的智能體很難客觀評判自己的工作。搭配獨立子智能體（可選用不同大模型），能有效發(fā)現(xiàn)第一階段遺漏的問題。

標(biāo)準(zhǔn)分工模式：

? 探索調(diào)研智能體

? 落地執(zhí)行智能體

? 標(biāo)準(zhǔn)核驗智能體

目標(biāo)判定功能底層也是依托該邏輯：由全新的模型判斷任務(wù)是否完成，而非執(zhí)行任務(wù)的智能體自評。

6. 記憶存儲模塊

實現(xiàn)循環(huán)狀態(tài)延續(xù)，第四十七輪運行可以調(diào)取前四十六輪的全部信息，是整套體系的根基。

大模型單次對話結(jié)束后會遺忘所有內(nèi)容，而外部存儲載體可以留存數(shù)據(jù)，比如文檔、項目看板等。

記憶模塊記錄所有嘗試內(nèi)容、已通過項、待解決問題，次日啟動循環(huán)時，會接續(xù)上一次的進(jìn)度繼續(xù)工作。

看似簡單，卻是所有長周期循環(huán)機制的必備模塊。

第六部分：各類循環(huán)機制實戰(zhàn)案例

所有循環(huán)機制都遵循同一核心框架：設(shè)定目標(biāo)→執(zhí)行動作→核查結(jié)果→修正優(yōu)化→重復(fù)直至完成。

代碼開發(fā)循環(huán)

讀取項目目標(biāo)文檔+架構(gòu)文檔
→ 規(guī)劃代碼修改方案
→ 編寫代碼
→ 自動運行測試用例
→ 測試失敗：讀取報錯信息→修復(fù)代碼→重新測試
→ 測試通過：匯總變更內(nèi)容
→ 任務(wù)結(jié)束

全程無需人工介入，智能體自主完成編寫、測試、修復(fù)、核驗。

調(diào)研分析循環(huán)

確定調(diào)研問題
→ 檢索相關(guān)資料
→ 匯總整理信息
→ 對照原文核驗信息真實性
→ 比對沖突觀點
→ 整合輸出最終結(jié)論
→ 置信度達(dá)標(biāo)則終止任務(wù)

內(nèi)容創(chuàng)作循環(huán)

明確選題、受眾與創(chuàng)作目標(biāo)
→ 完成初稿
→ 審核智能體點評稿件問題
→ 根據(jù)點評改寫內(nèi)容
→ 對照評判標(biāo)準(zhǔn)打分
→ 分?jǐn)?shù)達(dá)標(biāo)：發(fā)布內(nèi)容
→ 分?jǐn)?shù)不達(dá)標(biāo)：再次改寫

商務(wù)拓客循環(huán)

鎖定目標(biāo)客戶畫像
→ 篩選匹配客戶線索
→ 補充企業(yè)相關(guān)信息
→ 按照標(biāo)準(zhǔn)篩選客戶資質(zhì)
→ 定制溝通文案
→ 內(nèi)容質(zhì)檢
→ 自動發(fā)送消息，或轉(zhuǎn)交人工跟進(jìn)

第七部分：提示詞工程師 VS 循環(huán)機制工程師（2026年技能分水嶺）

提示詞工程師

? 核心工作：打磨指令文案

? 核心能力：語言組織能力

? 產(chǎn)出：優(yōu)化提示詞，提升單次輸出質(zhì)量

? 流程：每次輸出后都需要人工審核

? 定位：人工承擔(dān)反饋迭代工作

循環(huán)機制工程師

? 核心工作：設(shè)計自動化反饋流程

? 核心能力：工程搭建能力

? 產(chǎn)出：搭建穩(wěn)定體系，輸出可核驗的可靠結(jié)果

? 流程：系統(tǒng)自動運行、自檢、糾錯

? 定位：系統(tǒng)承擔(dān)反饋迭代工作

舉例對比：

? 提示詞工程師：下達(dá)指令“幫我編寫一個功能函數(shù)”

? 循環(huán)機制工程師：搭建流程“編寫代碼→自動測試→修復(fù)問題，直至測試全部通過”

工作差異：

? 提示詞工程師：優(yōu)化文案、人工審核、單次調(diào)用、按單次輸出計費

? 循環(huán)機制工程師：編寫項目規(guī)范文檔、自動測試校驗、搭建循環(huán)系統(tǒng)、按最終有效成果計費

兩者使用的工具一致，但思維模式截然不同。提示詞工程師向AI索要結(jié)果，循環(huán)機制工程師搭建體系、產(chǎn)出經(jīng)過核驗的可靠成果。

2026年高薪AI工程師的核心競爭力，不再是寫出精妙的提示詞，而是設(shè)計邏輯規(guī)則，讓智能體自主完成探索、規(guī)劃、自檢，并判斷任務(wù)終止節(jié)點。

結(jié)語

以上就是循環(huán)機制工程的完整解讀，核心要點回顧：

行業(yè)轉(zhuǎn)變

過去兩年，大家逐一向智能體下發(fā)單次任務(wù)；如今，行業(yè)主流是設(shè)計自動化循環(huán)，包攬全流程工作。

六大核心組件

自動化調(diào)度（驅(qū)動運轉(zhuǎn)）、獨立工作目錄（并行防沖突）、項目知識庫（沉淀經(jīng)驗）、插件與連接器（對接外部系統(tǒng)）、子智能體分工（客觀質(zhì)檢）、記憶存儲模塊（延續(xù)進(jìn)度）

兩大運行規(guī)模

單智能體：獨立運轉(zhuǎn)、自主優(yōu)化；集群智能體：總控+專項+子智能體多層協(xié)同，全員遵循循環(huán)邏輯

兩大運行類型

開放式循環(huán)：探索性強、功能強大、成本高昂，需充足預(yù)算支撐；封閉式循環(huán)：邊界可控、運行穩(wěn)定、成本友好，是當(dāng)下主流選擇

優(yōu)質(zhì)循環(huán)的五大要素

明確目標(biāo)、完整上下文、精簡執(zhí)行動作、完善反饋機制、清晰終止條件

成本解決方案

循環(huán)機制令牌消耗量大，而DeepSeek等模型低成本的調(diào)用方案，掃清了落地的最大阻礙。

核心思維轉(zhuǎn)變

提示詞工程師追求單次輸出效果，循環(huán)機制工程師打造可持續(xù)產(chǎn)出可靠成果的系統(tǒng)。

正如 Peter Steinberger 所言：停止單純?yōu)橹悄荏w編寫提示詞，轉(zhuǎn)而設(shè)計循環(huán)機制。一套穩(wěn)定運轉(zhuǎn)的循環(huán)體系，價值遠(yuǎn)超上千條完美的提示詞。

還有一個少有人提及的真相：即便兩人搭建出完全一致的循環(huán)體系，最終效果也可能天差地別。

有人借助循環(huán)提升熟悉領(lǐng)域的工作效率，有人卻依賴它逃避深度理解業(yè)務(wù)。循環(huán)體系本身無法區(qū)分二者，選擇權(quán)在人手中。

這也意味著，循環(huán)機制設(shè)計的難度并不低于提示詞工程。

Boris Cherny 想表達(dá)的也并非工作變得更簡單，而是價值創(chuàng)造的核心發(fā)生了轉(zhuǎn)移。

搭建循環(huán)體系的同時，請保持工程師的專業(yè)思考，不要只做啟動按鈕的操作者。依托低成本模型，如今人人都有條件搭建屬于自己的循環(huán)體系了。